Vorbereitung zum Einstieg in ernsthafte und langfristige Beobachtung von Luftverkehrsmitteln hat begonnen
Da meine Versuche, einen ADS-B-Receiver auf Basis eines Raspberry Pi zu betreiben, vielversprechend aussahen, habe ich mir überlegt, ob ich die von mir erfassten Daten anderen zur Verfügung stellen sollte.
Mein derzeit favorisierter Kandidat dafür ist FlightAware.
Vorher wollte ich aber wissen, was und wie viel ich eigentlich einbringen könnte. Ich hatte vorher lediglich maximal 15 Minuten lang einige Flugzeuge verfolgt. Jetzt wollte ich einen Test über mehrere Stunden machen - es wurde ein Test von 09:31:12 bis 20:47:57 - also rund 11 Stunden. Über diese Zeit fielen (unkomprimiert) 47230729 Bytes an Daten an. Das entsprach 490115 Messages der unterschiedlichen Typen.
Diese Botschaften wertete ich offline aus - zunächst interessierte mich, wie weit mein Setup in jeder Richtung schauen konnte. Dazu bestimmte ich für jede Botschaft, die eine Position enthielt die Richtung und die Entfernung. Die Richtungen wurden zusammengefasst (insgesamt 360) und dann wurde für jede dieser 360 Richtungen nach der Position mit der größten Entfernung gesucht. Mittels Gnuplot dargestellt ergab das folgendes Ergebnis:
Maximale Entfernungen der Messungen
Hier ist zu erkennen, dass im Nordosten die maximale Sichtweite deutlich zurückzugehen scheint. Meine nächste Frage war die nach der Zuverlässigkeit und Aussagefähigkeit dieser Messungen: Richtungen, in denen sehr viele Messungen liegen schienen mir eine sichererer Aussage über die Sichtweite zu erlauben als solche mit nur wenigen Messungen. Also trug ich - wieder unterstützt durch Gnuplot - die Häufigkeiten der Messungen für jede der 360 Messungen ein:
Häufigkeiten der Messungen
Hier ist ein deutliches Ungleichgewicht zu erkennen - so deutlich, dass ich die Darstellung mit einer anderen Auflösung wiederholte:
Häufigkeiten der Messungen - Maximalanzahl auf 50 beschränkt
Daraus lässt sich aber noch keine Aussage treffen - vielleicht fliegt ja im von mir aus nordöstlich gelegenen Quadranten einfach sehr selten ein Flugzeug. daher stellte ich die Tracks jedes einzelnen Callsigns dar, wobei ich diejenigen ausschloss, die weniger als 100 Positionen gemeldet hatten und die Höhe des jeweiligen Fluges farbig kodierte um zu sehen, ob es eventuell so war, dass im nordöstlichen Quadranten einfach niedriger geflogen wurde:
Tracks einzelner Callsigns - eingefärbt abh. von jeweiliger Höhe
Dieselbe Darstellung, diesmal mit geschwindigkeitsabhängiger Einfärbung:
Tracks einzelner Callsigns - eingefärbt abh. von jeweiliger Geschwindigkeit über Grund
Hier fallen die grünen Tracks auf - ich fand insgesamt zwei sehr langsame Luftfahrzeuge - eines mit Callsign DMWBB, zu dem ich im Internet gar keine Informationen fand und eines mit Callsign DENVF - eine kleine Sportmaschine.
Aus all diesen Informationen und Auswertungen kann ich jedoch nicht das eigentliche Henne-Ei-Problem lösen: Sehe ich nur wenige Flugzeuge im Nordosten oder sind da auch wirklich keine.
Ich werde daher den Test mit gezielt anders positionierter Antenne demnächst nochmals wiederholen.
Interessant fand ich einen Aspekt, der mir eher zufällig auffiel: die Hexident in den Botschaften ist etwas, was sich am ehesten mit dem Kfz-Kennzeichen vergleichen lässt - während der Beobachtungszeit sah ich dieselbe Hexident mit 4 unterschiedlichen Callsigns:
DLH6P, DLH2ER, DLH1HV und DLH8WY- und dabei handelte es sich jedesmal um die Hexident 3C658C.
27.10.2018
Nachdem ich nun schon einige Experimente mit meinem selbstgebauten ADS-B Tracker gemacht habe, wollte ich eine eigene Visualisierung erstellen.
CI/CD mit shellcheck
13.10.2019
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Wer daran teilhaben und eventuell sogar davon profitieren möchte, muß damit leben, daß ich hin und wieder kleine Ausflüge in Bereiche mache, die nichts mit IT, Administration oder Softwareentwicklung zu tun haben.
Ich wünsche allen Lesern viel Spaß und hin und wieder einen kleinen AHA!-Effekt...
PS: Meine öffentlichen GitHub-Repositories findet man hier - meine öffentlichen GitLab-Repositories finden sich dagegen hier.